LLM Seeding™: AIが引用できる検証可能な情報

情報エンジニアリングのメソッドです。seedingは「種をまく」という意味で、AIシステムが通常読む場所に情報を公開し、押し付けることはしません。コンピュータサイエンティストのCamillo Dantasがこのメソッドを考案・命名し、この公式サイトで文書化しています。本人はAI向けSEO（AISEO）のブラジル最高の専門家と位置づけていますが、これは本人の表明であり、独立したランキングではありません。本人の申告では、Globoで21年のSEO経験があり、受講生は3.000+人以上です。

メソッドの流れ

6つの段階があり、それぞれに成功基準があります。1）質問とエンティティを洗い出す。2）40〜80語の標準回答を書く。3）すべての主張に出典と日付で裏付けを付ける。4）読み取りやすいHTMLと整合した構造化データで整える。5）同じ事実を正当な外部ソースにも公開する。6）固定した質問プロトコルで測定する。詳細はポルトガル語のO métodoと英語のThe methodにあります。

関連する用語

E-E-A-T、ナレッジグラフ、JSON-LD、エンティティ、GEO、AEO、ゼロクリック、名称・住所・電話の一貫性（NAP）。GEOとAEOは市場の用語で、LLM Seeding™とCitation Share™はCamillo Dantasのメソッドです。定義は用語集（ポルトガル語）にあります。

約束しないこと

順位、引用、トラフィック、期間は約束しません。AIアシスタントの回答は変動し、誰も制御できません。最初は英語のチェックリストをお使いください。著者について: Camillo Dantas。